Dots - 상시 작동하는 에이전트

OpenAI는 넉넉한 Codex 구독 한도와 모델 효율로 호감을 얻었지만, Claude에서 사용자가 많이 넘어오자 불필요한 제품을 쏟아내고 정작 사용자를 끌어온 한도를 줄이려 함.
Anthropic도 같은 길을 걸었음. 올해 초 Claude 구독과 Claude Code가 뛰어난 성능과 가성비로 성장하자 Claude in Slack처럼 아무도 요청하지 않은 제품에 집중했고, 결국 선두 자리를 잃었음. Codex에 고객을 빼앗긴 뒤에야 다시 제품 개선에 속도를 내고 있음.
AI 기업은 소프트웨어를 잘 만드는 게 아니라 AI 모델을 잘 만드는 기업일 뿐임.
[1] https://x.com/thsottiaux/status/2104823812042940713.

기업 입장에서 기술 덕후는 매력 없는 고객임. 수상한 관행을 알아채고 데이터 수집과 서비스 종속에 저항하며, 경쟁 제품이 3%만 좋아도 갈아타고 실제로 수익이 나는 추가 상품은 거절함. 게다가 수도 한정돼 있음.

OpenAI의 미국 정부·군 관련 행보 때문에 사용자가 Anthropic으로 몰렸고, 급증한 수요를 감당하지 못해 X AI에서 연산 자원을 빌려야 했음. 이 장벽이 없었다면 기업공개도 훨씬 빨랐을 것 같음.
추가 자원을 확보하기 전 사용 한도를 줄였지만, 이미 높은 한도에 익숙해진 사용자를 고려하지 못한 조치였음. 내 작업 흐름도 여러 차례 망가졌고, 더 전략적인 대안을 검토했어야 함. 그 과정에서 일부 사용자가 한동안 ‘무제한’이던 OpenAI로 옮겼지만, 거기도 결국 제한을 도입함.

소프트웨어를 못 만든다면 에이전트를 써보면 되겠음. 훌륭한 소프트웨어를 작성해 준다고 들었음.

Claude Code와 Claude Design을 보면 소프트웨어를 못 만든다는 말에 동의하기 어려움. 둘 다 압도적으로 좋은 제품임.

Claude Tag는 유용할 수 있지만 돈을 너무 많이 빨아들임. 장애 대응 채널에 추가했더니, 채널을 며칠 열어두는 것만으로도 빈 프롬프트 캐시 상태에서 깨어나 아무 일도 하지 않으며 토큰을 소모함.
과민한 경보가 장애와 오류를 구분하지 못해 생성한 단일 장애 건에 Sonnet 5가 400달러를 썼음. 그런데도 지표와 경보를 제대로 조정시키려면 다섯 번쯤 지시해야 했음. 내가 직접 하면 10분, 감독하는 Claude 세션이면 2분이면 끝날 변경치고는 터무니없음.

상시 실행 에이전트는 플랫폼 종속을 강화하는 것 같음. 모델은 비교적 쉽게 교체할 수 있지만, 에이전트는 외부 서비스 연동과 작업 이력이 쌓여 사실상 클라우드에 있는 내 컴퓨터가 되므로 이전하기 어려워짐.
음모론적으로 보자면, 폐쇄형 모델 기업은 모델 위에 추상화 계층을 만들어 직접 접근을 제한하고 사용자를 묶어두려는 것 같음. 다른 추론 서비스 업체는 표준화된 관리형 에이전트로 맞서야 함.
마침 오늘 이 주제로 글을 썼음. https://aditya.rs/blog/2026/09/29/inference-providers-should....

음모론이 아니라 일반적인 기업 전략임. 고객과의 관계를 더 많이 장악할수록 장기적인 고객 유지와 성장에 유리함.

에이전트는 유용해지려면 사용자 데이터가 필요하고, 내부적으로 사용자에 대해 계속 학습하므로 종속시키기 쉬움. 그래도 기업이 원한다면 전체 데이터 내보내기와 자체 호스팅용 오픈소스 공개를 할 수 있음. 주류 기업은 사용자를 묶어두고 프롬프트와 알고리즘을 숨기고 싶으니 그러지 않겠지만 말임.
절실히 필요한 건 Openclaw와 달리 일반인도 쉽게 쓰면서, 종속 위험은 없는 Dots/Muse 같은 제품임.

의도는 분명 그래 보이지만, 내부적으로는 LLM에 호스팅된 샌드박스를 붙인 구조임. 강력한 경쟁 장벽을 만들기는 어려울 것 같고, 여러 LLM을 쓸 수 있는 에이전트 서비스가 인기를 얻을 것으로 봄.

기억과 대화 이력이 담긴 텍스트 파일을 내보낼 수 없을 때만 해당하는 얘기임. 내보내기가 가능하면 이전은 쉬움. 대화를 바탕으로 사용자 전용 모델의 가중치를 갱신하는 것도 아님. 가장 중요한 건 Gmail과 캘린더 등에 접근하도록 허용한 API 연결임.

나는 오히려 반대로 느낌. Linux 가상 머신의 업체를 바꾸는 건 몹시 번거롭지만, 이런 에이전트에는 지금까지는 README.md를 포함한 tar 압축 파일을 만들어 달라고 한 뒤 새 업체의 에이전트에 넘기면 나머지를 처리하게 할 수 있음.

Codex, ChatGPT Work, Dots의 경계가 흐릿해짐. 장기 기억을 갖추고 전용 샌드박스에서 돌아가는 원격 에이전트가 목표라면, 셋 다 같은 방향인데 왜 구분하는지 모르겠음.
Dots가 Muse보다 압도적으로 뛰어나지 않다면 Muse 쪽을 더 낙관함. Meta 광고로 계속 비용을 보조하고 자사 앱을 통해 보급할 수 있어 소비자 시장에 더 잘 맞음. 반면 Dots는 소비자용과 업무용 사이에 어정쩡하게 걸쳐 있고, 발표를 보면 나중에는 Dot마다 요금을 내야 할 것 같아 매력적이지 않음.

Muse는 0/16/80달러, Dot은 100/200/500달러이므로 Dot은 가벼운 사용자를 겨냥한 제품이 아닌 것 같음.

AI에 대한 지식과 배경이 다른 이용자층을 겨냥해 서로 다른 UI와 접근 방식으로 포장한 것임. 실행 프레임워크 자체는 대체로 비슷함.

MyGPT, Agent Builder, GPT Pulse, Deep Research 모드를 기억하는지? 이번 Dots야말로 기존 제품과 명확히 구분되고 몇 달 만에 폐기되지 않을 거라 믿어봄.

ChatGPT는 여전히 소비자 AI 시장 장악을 노리고 있고, 이를 위해 모델을 추상화하며 여러 실험을 하는 것임. 슈퍼볼과 월드컵 광고에서 할머니가 ChatGPT와 대화하는 모습만 봐도 대중성을 겨냥한 게 드러남.
새 세대를 위한 Clippy처럼 보이며, Jony Ive와의 협업 기기나 Muse의 귀여운 캐릭터에 대한 답일지도 모르겠음. 진짜 궁금한 건 개발자와 터미널 사용자를 이미 놓쳤고, 존재감을 유지하려고 이쪽으로 밀어붙이는 것인지임.

Muse, Dots 같은 상시 실행 에이전트가 PC 시대의 끝을 가져올지도 모르겠음. 에이전트에게 자체 가상 머신에서 일을 시키기 시작하면 모든 것이 클라우드로 이동함.
OpenClaw나 Hermes, 내 컴퓨터 대신 왜 써야 하느냐고 묻는다면 애초에 대상 고객이 아닌 것임. 비전문가와 이런 서비스 사용법만 알게 될 다음 세대의 AI 네이티브를 겨냥함.
일반 사용자에게는 컴퓨터 구매나 기술 지원을 통한 문제 해결 같은 비용과 번거로움을 대신 처리해 주므로 경쟁하기 어려운 서비스가 될 것임. 필요하면 컴퓨터와 에이전트를 여러 개로 늘릴 수도 있음.
대신 제공업체가 연산 자원과 데이터를 소유하게 됨. 사용자 데이터로 학습하려고 저가나 무료로 제공할 수도 있고, 종속은 극심해질 것임. 개인정보 보호를 위해 내 하드웨어에서 동등하게 유용한 대안이 나오길 바람.

컴퓨터 사용자의 99%는 이 Dot 에이전트가 대체 무엇을 하는지도 제대로 설명하지 못할 것 같음.

고급 사용자에게는 파일과 앱이 이미 있는 자기 컴퓨터에서 실행되는 상시 에이전트가 훨씬 강력함. 대형 AI 기업은 시장이 작고 대중적이지 않아 건너뛰는 것 같음.
사용자 기기에서 에이전트를 실행하면서 완성도 높은 UX와 병렬 분할·정복 작업 조율을 제공하는 개방형 버전을 만들고 있음.

잘 모르겠음. PC 게임을 좋아하는 사람이 엄청나게 많음.

이 관점으로 보니 처음에는 별로였던 iPhone Duo가 의외로 기대됨. Apple이 미래의 AI 네이티브 기기를 두고 경쟁하는 것처럼 보임.

내 승인 속도가 처리량의 한계라서 에이전트를 밤새 돌릴 필요가 거의 없음. 작업마다 수정이 필요하고, 버그가 근본 원인의 증상일 때도 있으며, 사용자가 앱을 어떻게 쓰려는지 다시 생각하거나 조사를 해야 할 때도 있음.
단순 버그 알림보다 사전 조사가 끝난 결과가 낫다는 건 알지만, 적절한 환경에서 웹훅으로도 처리할 수 있음.
밤새 에이전트에게 무엇을 시켜야 할지 정말 모르겠음. 더 만들 수도, 더 많은 문제를 떠올릴 수도 없음. 내 머릿속 RAM이 꽉 찬 상태임.

Dots를 써보기는 하겠지만, Codex 에이전트 작업을 대기열에 넣는 것보다 왜 나은지 개념적으로 이해하기 어려움.

Dots에 부정적인 시선이 많지만, Grok Bot을 꽤 많이 써본 입장에서는 장점도 있음. 상시 실행 에이전트끼리 협업하면 문맥 창을 과도하게 채우지 않으면서 분야별 전문성을 유지하고, 필요할 때 서로의 지식을 활용할 수 있음.
분야별 분리는 신뢰 경계도 만들어 줌. Claude는 업무 얘기를 할 때 사생활을 끌어오기도 해서 불편한데, Grok Bot은 업무 관리용과 개인 관리용을 나눠두니 섞이지 않음.
클라우드 에이전트와 빌드를 결합하면 개발에도 강력함. 각 봇이 자기 컴퓨터를 갖고 추가 에이전트를 띄울 수 있어, git worktree와 여러 작업 흐름을 동시에 다루는 문제에 처음으로 해법이 생긴 느낌임. 로컬에서 직접 지시하면 10분 걸릴 일이 봇으로는 한 시간 걸리기도 하지만, 한쪽은 계속 지켜봐야 하고 다른 쪽은 알아서 작동함.
다만 사용 후 추론 비용이 2~3배로 늘었으므로 이 대가는 알아둘 필요가 있음. 그래도 Luna는 이런 에이전트를 구동하기에 훌륭하고 OpenAI의 가격도 전반적으로 좋음. 직접 써보면 유용성에 놀랄 사람이 많을 것 같음.

실제로 어떤 일에 쓰는지 궁금함. 휴대폰으로 코드를 다루려면 Codex 원격 기능을 쓰면 됨. 예약이나 일정 관리는 개인적으로 큰 부담이 아니어서 에이전트에 맡기는 것도 망설여짐. 무엇에 써야 할지 잘 모르겠음.

이제 모두 개인용 AI 에이전트를 두고 경쟁함. Grok Bots, Facebook의 Muse, Instinct가 이미 같은 일을 하고 있고, 개인적으로는 지금 Instinct가 셋 중 가장 좋음.
OpenClaw와 비슷하지만 iMessage나 WhatsApp 뒤로 복잡한 부분을 숨겨둠. 이메일을 감시하거나, 조건에 맞는 아파트를 찾아 며칠 뒤 새 매물이 나오면 알려주거나, 주기적으로 확인해 달라고 할 수 있음. 시장이 워낙 빠르게 변해 앞일은 모르지만, Instinct는 대기업에 흡수될 것 같음.

모든 인증 정보를 맡기는 서비스인데 보안 모델을 설명하지 않거나 못 하는 22세 창업자를 믿겠다는 발상이 기막힘. 실제로 쓰는 사람이 있다는 게 어처구니없고, 벤처 투자자에 대한 고정관념에는 딱 들어맞음.

자기 비서를 직접 돌리는 건 잠깐 유행한 것 아니었는지? 다들 아직도 쓰고 있는지 궁금함. OpenClaw 열풍은 이미 지났다고 생각했는데, 기업들이 이제야 뒤쫓는 것처럼 보임.

일반 사용자가 VPS를 설정하는 단계만 없앤 OpenClaw에 가까움. 대신 공급업체 종속이 심하고 맞춤 설정이 거의 또는 전혀 불가능하다는 큰 단점이 있음.

Muse처럼 귀엽게 꾸민 디자인을 보면 오히려 문제가 많고 사생활을 침해하는 제품처럼 느껴짐.

그냥 친근하게 보이려는 것 같음. 유용하고 무섭지 않은 제품이라는 인상을 주려는 마케팅이지, 그렇게 깊은 뜻은 없다고 봄.

Muse 아바타와 맞춤 설정이 예상보다 무척 마음에 들었음. 프롬프트로 보기 좋은 캐릭터를 만들고 움직이게 하는 능력이 뛰어나서, 이제 맞춤 아바타가 없는 서비스는 뭔가 빠진 것처럼 느껴짐.
어릴 때 좋아했던 Megaman Battle Network는 모두가 맞춤형 AI 친구가 든 PDA를 들고 다니며 인터넷 탐색을 맡기는 세계였는데, 처음으로 거기에 가까워지는 느낌을 받았음.
그래도 향수와는 별개로 Meta 소유 에이전트에 내 모든 계정과 정보를 연결할 수는 없을 것 같음.

Microsoft의 Clippy를 기억하는 사람은 없는지?

Muse는 일반 대중을 겨냥하니 이해되지만, Dots는 명시적으로 개발자를 겨냥하므로 조금 이상함.

멋지기는 하지만 대형 기술 기업이 너무 가까이 다가오는 느낌임. Dot이 오직 내 이익만 생각한다고 확신할 때 이런 서비스를 실험해 보겠음. 내 비밀을 공유하느니 스스로 파괴되는 수준의 절대적인 개인정보 보호도 여기에 포함됨. 컴퓨터와 모델은 생각하기 위한 도구이고, 내 생각은 내 것임.

직접 만들면 됨. 업체들이 잊고 있는 게 바로 이 점임. 이들이 앱 계층에 진출해 고객 제품을 베끼는 모습이 드러나면서, 데이터를 넘기는 게 위험하다는 사실이 명확해졌음.
공개 가중치 모델 위에 전체 소프트웨어 스택을 복제할 수 있고, 그렇게 해야 한다고 봄.